جميع العاملين في القطاع المالي يتطلعون إلى الذكاء الاصطناعي. كل بنك وكل وسيط يحاولون معرفة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إدارة الثروات، ليس فقط للأثرياء، بل للجميع.
إنها في الواقع تشكل تهديداً لمن لا يواكبون التطورات بالسرعة الكافية. إدارة الأصول تتطلب أكثر من مجرد تحويل الأموال.
يتعلق الأمر باختيار المزيج الأمثل من الاستثمارات وتعديله وفقًا للتغيرات. حاليًا، يتولى المستشارون البشريون هذه المهمة. ولكن هل من الممكن أن يقوم الذكاء الاصطناعي بذلك بشكل أفضل؟ على الأرجح لا.
مشكلة المستشارين الآليين
لكن إدارة الثروات مكلفة، ومعظم الناس لا يستطيعون تحمل التكاليف الباهظة. وهذا أحد المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فيها.
بإمكان الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم نصائح مصممة خصيصًا بتكلفة أقل، مما يتيح الوصول للأشخاص الذين تم استبعادهم سابقًا لأن ثروتهم لم تكن "كافية" لتبرير سعر المشورة البشرية.
لكن ثمة مشكلة صغيرة. لم تحظَ برامج الاستشارات الآلية بشعبية كبيرة. فحتى عندما يقدم الذكاء الاصطناعي أفضل مزيج من الأسهم أو السندات أو الصناديق، فإن مجرد تقديم الاقتراحات لا يكفي.
ما هو العنصر المفقود؟ التواصل، بحسب خوان لويس بيريز، الرئيس العالمي السابق للأبحاث في مورغان ستانلي. هذه هي المشكلة الحقيقية التي يتعين على الذكاء الاصطناعي حلها.
يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل آلاف الأدوات المالية في ثوانٍ. فهو يعرف الأرقام والعوائد السابقة والمخاطر. لكن فهم الناس؟ هذا أمر مختلف تماماً.
لا تستطيع تقنيات الذكاء الاصطناعي استيعاب التجارب الشخصية أو تغيرات التوقعات التي defiهويتنا كمستثمرين. لأن الاستثمار البشري (حتى المؤسسي منه) لا يعتمد على البيانات.
الأمر يتعلق بالعواطف، وقرارات الادخار والإنفاق والاستثمار، والتخطيط طويل الأجل. هذه أمور شخصية للغاية، وحتى المستشارون البشريون يجدون صعوبة في فهمها (أحيانًا).
إذن، كيف يُفترض أن يقوم المستشار الآلي بذلك؟ لا عجب أن ينتهي المطاف بمعظم العملاء بنفس المحفظة التقليدية المكونة من 60% أسهم و40% سندات. هذا هو الوضع الافتراضي. لا حاجة للذكاء الاصطناعي لتحديد ذلك.
لتحقيق تقدم حقيقي، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. عليه أن يفهم آلية عمل المستشارين، لا أن يكتفي بتقديم توصيات عامة. فليس كافياً التوصية بالمنتجات نفسها مراراً وتكراراً.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من تفاعلاته مع العملاء. فإذا لم يستطع الذكاء الاصطناعي شرح محفظة استثمارية بعبارات بسيطة، فلن يثق به أحد على الإطلاق.
اللامركزية هي المفتاح
يواجه مديرو الأصول الآن مفترق طرق. ولكي يكون الذكاء الاصطناعي مفيداً حقاً، يجب أن يمنح القوة لكل من المستشار والعميل.
هذا يعني تطبيق اللامركزية في العملية، والسماح للمستشارين باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أفضل. الأمر لا يتعلق باتباع خطة مركزية يضعها مدير استثمار رئيسي يسعى للترويج لمنتجات ذات هوامش ربح عالية.
في الواقع، قد يؤدي تفويض القرارات إلى تعقيد العملية بالنسبة للشركات التي تحاول بيع تلك المنتجات. كما أن الامتثال والمخاطر يمثلان تحديات أيضاً.
قد يشهد المستقبل محادثات مع الذكاء الاصطناعي تبدو أقرب إلى المحادثات البشرية. ويمكن لنماذج اللغة الضخمة (LLMs) ووكلاء الذكاء الاصطناعي أن تُحدث نقلة نوعية من خلال التعلم من بصماتنا الرقمية.
ستمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه معلومات كافية من حياتنا للتنبؤ بما نريده مع تغير الظروف. نظرياً، قد يُسهم ذلك في جعل إدارة الثروات أكثر كفاءة.
لكن من سيسلم معلوماته الشخصية الأكثر حساسية إلى آلة؟ إن مستوى الثقة المطلوب هائل بكل بساطة.
لكن إذا واصل وادي السيليكون دفع الذكاء الاصطناعي إلى آفاق جديدة، فقد نشهد قريباً روبوتات ذكية قادرة على إجراء محادثات سلسة وحقيقية مع العملاء. وعندها، سيتغير كل شيء.
تستخدم شركة بلاك روك، أكبر شركة لإدارة الأصول في العالم، الذكاء الاصطناعي منذ سنوات. وقد وظفت تقنيات التعلم الآلي ونماذج اللغة الضخمة لدعم استراتيجياتها الاستثمارية.
بل إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتبسيط الاستثمارmatic . لديهم أداة تُسمى "الروبوتmatic "، تجمع بين الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية لإنشاء محافظ أسهم بناءً على مواضيع الأسواق الناشئة.
وبحسب ما ورد، فإنها تسرع عملية إيجاد فرص استثمارية في مختلف القطاعات، مما يعني مزيداً من الكفاءة وتقليل الوقت الضائع.
لكن الذكاء الاصطناعي ليس معصوماً من الخطأ. لا تزال الرقابة البشرية ضرورية، لأن هذه الروبوتات، كما ذكرنا، لا تمتلك الحكمة أو الفهم الدقيق لمدير محافظ استثمارية متمرس مثل لاري فينك.
إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي، فلا بد من اكتشافه. فالأخطاء واردة في مخرجات الذكاء الاصطناعي، وبدون تدخل بشري، قد تؤدي إلى عواقب وخيمة. ما الحل الأمثل؟ مزيج من الخبرة البشرية وكفاءة الذكاء الاصطناعي.
